AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-21
SParTA：ジェット識別のためのモジュール型・高効率・スケーラブルなトランスフォーマーアーキテクチャ
原題: This is SParTA: A modular, efficient and scalable transformer architecture for jet-tagging
高エネルギー衝突型加速器でのジェット識別のため、SParTAはジェット成分を横運動量の降順で上位N個のhard coreと残りのsoft成分に分け、hard core間には二次のO(N²)の相互作用注意、soft成分にはhard coreへの線形のO(lN)クロス注意を適用することで、全成分の自己注意が抱えるO(l²)のメモリボトルネックを回避する。クォーク・グルーオン識別ベンチマークでは30万パラメータでAUC 92.02%、精度85.06%を達成し、約7分の1のパラメータ数で214万パラメータのParticle Transformer（ParT）に匹敵し、信号効率30%でのバックグラウンド排除はIAFormerを21%上回った。ブーストされたトップクォーク識別ベンチマークでは51.1万パラメータでParTやParticleNetを上回る性能を示した。